MLOps는 무엇일까? (+로드맵 및 공부순서)

MLOps는 Machine Learning Operations의 줄임말로 머신러닝 작업을 의미한다. 실제 머신러닝 업무는 데이터 작업이 대부분이기 때문에 체계적으로 데이터를 관리하기 위해서는 MLOps가 필요하다. 그럼 MLOps는 무엇이고 MLOps를 마스터하기 위한 로드맵과 공부 순서에 대해 알아보자.

 

 

MLOps는 무엇일까?

MLOps는 시스템 개발과 시스템 운영을 통합하고 데이터 관리가 자동으로 운영되도록 만드는 역할을 한다. 데이터는 양만큼이나 질도 중요하기 때문에 자동으로 관리하고 개선시켜주는 MLOps의 중요성이 날이 갈수록 증가하고 있다.

 

MLOps를 배우면 뭐가 좋을까?

1. MLOps는 시스템 개발과 운영을 통합시켜주기 때문에 개발 시간을 단축시켜준다.
2. 자동적으로 머신러닝 프로그램을 관리해주기 때문에 안정적이다.
3. 데이터의 품질을 좋은 상태로 유지해준다.

 

MLOps 로드맵, 공부 순서

1. 과학, 수학

수학과 과학은 머신러닝을 배우기 위해서 알아야 하는 과목이다. 수학 과학 이외에도 배워야 할 과목은 다음과 같다.

• 컴퓨터 사이언스
• 공학
• 계산 통계
• 데이터 사이언스

 

2. 쿠버 네티스

쿠버 네티스는 데이터를 자동으로 관리해주는 시스템이다. 쿠버 네티스를 사용하면 개발자가 애플리케이션의 배포, 관리 및 확장에 관련된 수동 프로세스를 자동화할 수 있다.

 

3. 쿠브플로우 (Kubeflow)

쿠브플로우란 쿠버 네티스에서 머신러닝 워크플로우를 배포할 수 있게 도와주는 시스템이다. 다양한 환경에서 쉽게 배포가 가능하다는 장점이 있다.

 

4. Azure ML

Azure ML (Azure Machine Learning)은 머신러닝 설루션을 만들고 관리하기 위한 클라우드 기반 서비스이다. 머신러닝을 자동화하는 것뿐만 아니라 회귀, 분류, 클러스터링을 다루는 방법도 알려준다.

 

5. 데이터 로봇 (DataRobot)

데이터 로봇은 쉽게 말해 프로세스를 자동화할 수 있는 AI 툴이다. 데이터 로봇은 데이터 사이언티스트들뿐만 아니라 AI를 활용하고 싶은 비전공자들도 효과적으로 사용할 수 있다. 

 

MLOps 엔지니어가 되는 방법

지금까지 MLOps 로드맵에 대해서 알아보았는데 전부 소프트웨어 툴만 적었기 때문에 정확히 어떤 기술을 배워야 하는지는 지금부터 다뤄보도록 하겠다.

 

1. 서버 관리

MLOps 엔지니어가 되기 위해서는 서버가 어떻게 작동되는지 알아하는데 윈도, 맥 OS 등등 다양한 운영체제에 대해서 알아야 한다. 특히나 리눅스 OS를 추천한다. 리눅스가 없다면 우분투 같은 가상 시스템으로 시작해보자

 

2. 프로그래밍 언어 배우기

요즘 IT 업종들은 프로그래밍 언어를 어느 정도 알고 있어야 한다. MLOps 엔지니어의 경우 프로세스를 자동화시켜야 하기 때문에 프로그래밍 언어를 배워야만 하는데 파이썬, R 등등 인기 언어를 배워보자

 

3. 애플리케이션 제작 및 배포

 MLOps를 다루기 위해서는 클라우드 플랫폼에 대한 경험이 필수적이다. 그래서 애플리케이션을 제작하고 배포해보는 경험이 있고 없고는 정말 커서 AWS, GCP, Azure과 같은 곳에서 애플리케이션을 만들고 배포를 해보자

 

4. 데이터베이스

MLOps 엔지니어는 데이터베이스 시스템을 관리하고 확장해야 한다. 그래서 데이터베이스 작업 방법을 알아야 하고 외부 데이터를 실시간으로 수집하고 저장할 수 있는 방법을 알아야 한다.